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NVIDIA Research 赢得 CVPR 端到端驾驶自动驾驶大赛
NVIDIA 采取行动加速自动驾驶汽车开发，今天在本周于西雅图举行的计算机视觉和模式识别 (CVPR) 会议上被评为自动驾驶大挑战赛冠军。继去年在 3D 占用率预测中获胜之后，NVIDIA Research 今年在端到端大规模驾驶类别中名列前茅，其阅读文章
来源:NVIDIA 博客 _机器人技术为加速自动驾驶汽车的开发，NVIDIA 今天在本周于西雅图举行的计算机视觉和模式识别 (CVPR) 会议上被评为自动驾驶大挑战赛冠军。
计算机视觉和模式识别继去年在 3D 占用预测中获胜之后，NVIDIA Research 今年凭借其 Hydra-MDP 模型在端到端大规模驾驶类别中名列前茅，超越了全球 400 多个参赛作品。
3D 占用预测 NVIDIA Research 端到端大规模驾驶类别这一里程碑表明了生成式 AI 在构建自动驾驶汽车 (AV) 开发中物理 AI 部署应用程序的重要性。该技术还可以应用于工业环境、医疗保健、机器人技术和其他领域。
生成式 AI获奖作品还获得了 CVPR 的创新奖，表彰了 NVIDIA 改进“使用学习到的开环代理指标的任何端到端驾驶模型”的方法。
此外，NVIDIA 还宣布推出 NVIDIA Omniverse Cloud Sensor RTX，这是一组微服务，可实现物理上精确的传感器模拟，从而加速各种全自动机器的开发。
NVIDIA Omniverse Cloud Sensor RTX端到端驾驶的工作原理
端到端驾驶的工作原理开发自动驾驶汽车的竞赛不是短跑，而是一场永无止境的铁人三项赛，其中有三个不同但至关重要的部分同时运行：AI 训练、模拟和自动驾驶。每个步骤都需要自己的加速计算平台，而专为这些步骤构建的全栈系统共同构成了强大的三元组，可实现持续的开发周期，并始终提高性能和安全性。
NVIDIA DGX NVIDIA Omniverse NVIDIA OVX NVIDIA DRIVE AGXAV 软件开发传统上基于模块化方法，具有用于对象检测和跟踪、轨迹预测以及路径规划和控制的独立组件。
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